%\addcontentsline{toc}{chapter}{RESUMO}

\chapter*{RESUMO}

Confiabilidade é uma métrica crítica para as organizações, uma vez que
ela influencia diretamente seus desempenhos face à concorrência e é
essencial para a manutenção da disponibilidade de seus sistemas
produtivos. A previsão dessa métrica quantitativa é então de grande
interresse, pois ela pode antecipar o conhecimento de falhas do
sistema e permitir que as organizações possam evitar ou superar essas
situações indesejadas. A confiabilidade de sistemas depende tanto dos
efeitos inerentes da idade assim como das condições operacionais a que
o sistema é submetido. Isso pode tornar a modelagem da confiabilidade
muito complexa de forma que processos estocásticos tradicionais falhem
em prever de forma acurada o seu comportamento ao longo do
tempo. Nesse contexto, métodos de aprendizado como {\it Support Vector
  Machines} surgem como alternativa para superar essa questão. Uma das
principais vantagens de se utilizar SVMs é o fato de não ser
necessário supor ou conhecer previamente a função ou o processo que
mapeia as variáveis de entrada ({\it input}) em saída ({\it
  output}). No entanto, seu desempenho está associado a um conjunto de
parâmetros que aparecem no problema de aprendizado. Isso dá origem ao
problema de seleção de modelo para SVM, que consiste basicamente em
escolher os valores apropriados para esses parâmetros. Nesse trabalho,
tal problema é resolvido por meio de Otimização via Nuvens de
Partículas ({\it Particle Swarm Optimization} - PSO), uma abordagem
probabilística que é inspirada no comportamento de organismos
biológicos que se movem em grupos. Além disso, é proposta uma
metodologia PSO+SVM para resolver problemas de previsão de
confiabilidade, que é validada por meio da resolução de exemplos da
literatura baseados em dados de séries temporais. As soluções
encontradas, comparadas às provenientes de outras ferramentas de
previsão como Redes Neurais ({\it Neural Networks} - NNs), indicam que
a metodologia proposta é capaz de fornecer previsões de confiabilidade
competitivas ou até mesmo mais acuradas. Além disso, a metodologia
proposta é utilizada para resolver um exemplo de aplicação envolvendo
dados de poços de produção de petróleo.

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\noindent{\bf Palavras-chave:} {\it Support Vector Machines}, Otimização via
Nuvens de Partículas, Previsão de Confiabilidade.
